Jaka jest różnica między przetwarzaniem języka naturalnego a uczeniem maszynowym?

Kluczowe dania na wynos

• Uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) są często postrzegane jako synonimy ze względu na rozwój sztucznej inteligencji, która generuje naturalne teksty przy użyciu modeli uczenia maszynowego.
• Uczenie maszynowe polega na opracowywaniu algorytmów wykorzystujących analizę danych do uczenia się wzorców i tworzenia przewidywania autonomicznie, podczas gdy NLP koncentruje się na dostrajaniu, analizowaniu i syntezie tekstów ludzkich przemówienie.
• Zarówno uczenie maszynowe, jak i NLP są podzbiorami sztucznej inteligencji, ale różnią się rodzajem analizowanych danych. Uczenie maszynowe obejmuje szerszy zakres danych, podczas gdy NLP wykorzystuje dane tekstowe w szczególności do uczenia modeli i rozumienia wzorców językowych.

To normalne, że uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) są synonimami, szczególnie w obliczu rozwoju sztucznej inteligencji, która generuje naturalne teksty przy użyciu modeli uczenia maszynowego. Jeśli śledzisz niedawny szał AI, prawdopodobnie natknąłeś się na produkty wykorzystujące ML i NLP.

Chociaż są one niewątpliwie ze sobą powiązane, istotne jest zrozumienie różnic między nimi i tego, w jaki sposób harmonijnie przyczyniają się do szerszego krajobrazu sztucznej inteligencji.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która obejmuje opracowywanie algorytmów i modeli matematycznych zdolnych do samodoskonalenia poprzez analizę danych. Zamiast polegać na wyraźnych, zakodowanych na stałe instrukcjach, systemy uczenia maszynowego wykorzystują strumienie danych do uczenia się wzorców i samodzielnego przewidywania lub podejmowania decyzji. Modele te umożliwiają maszynom dostosowywanie się i rozwiązywanie określonych problemów bez konieczności kierowania przez człowieka.

Przykładem zastosowania uczenia maszynowego jest wizja komputerowa stosowana w pojazdach autonomicznych i systemach wykrywania usterek. Rozpoznawanie obrazu to kolejny przykład. Można to znaleźć w wielu wyszukiwarki rozpoznawania twarzy.

Zrozumienie przetwarzania języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to podzbiór sztucznej inteligencji, który koncentruje się na dostrajaniu, analizowaniu i syntezie ludzkich tekstów i mowy. NLP wykorzystuje różne techniki do przekształcania pojedynczych słów i wyrażeń w bardziej spójne zdania i akapity, aby ułatwić zrozumienie języka naturalnego w komputerach.

Praktyczne przykłady aplikacji NLP najbliższych każdemu to Alexa, Siri i Google Assistant. Ci asystenci głosowi korzystają z NLP i uczenia maszynowego, aby rozpoznawać, rozumieć i tłumaczyć Twój głos oraz udzielać jasnych, przyjaznych dla człowieka odpowiedzi na Twoje pytania.

NLP vs. ML: Co ich łączy?

Można wywnioskować, że uczenie maszynowe (ML) i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to podzbiory sztucznej inteligencji. Obydwa procesy wykorzystują modele i algorytmy do podejmowania decyzji. Różnią się jednak rodzajem analizowanych danych.

Uczenie maszynowe obejmuje szersze spojrzenie i obejmuje wszystko, co jest związane z rozpoznawaniem wzorców w danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Mogą to być obrazy, filmy, pliki audio, dane liczbowe, teksty, linki lub inne dane, jakie tylko przyjdą Ci do głowy. NLP wykorzystuje dane tekstowe wyłącznie do uczenia modeli uczenia maszynowego w celu zrozumienia wzorców językowych w celu przetwarzania tekstu na mowę lub mowy na tekst.

Podczas gdy podstawowe zadania NLP mogą wykorzystywać metody oparte na regułach, większość zadań NLP wykorzystuje uczenie maszynowe, aby osiągnąć bardziej zaawansowane przetwarzanie i zrozumienie języka. Na przykład niektóre proste chatboty używają NLP opartego na regułach wyłącznie bez ML. Chociaż ML obejmuje szersze techniki, takie jak głębokie uczenie się, transformatory, osadzanie słów, drzewa decyzyjne, sztuczne, splotowe lub rekurencyjne sieci neuronowe i wiele innych, możesz także użyć ich kombinacji techniki w NLP.

Istnieje bardziej zaawansowana forma zastosowania uczenia maszynowego w przetwarzaniu języka naturalnego duże modele językowe (LLM) jak GPT-3, z którym musiałeś się spotkać w ten czy inny sposób. LLM to modele uczenia maszynowego, które wykorzystują różne techniki przetwarzania języka naturalnego w celu zrozumienia wzorców tekstu naturalnego. Ciekawą cechą LLM jest to, że używają zdań opisowych do generowania określonych wyników, w tym obrazów, filmów, dźwięku i tekstów.

Zastosowania uczenia maszynowego

Jak wcześniej wspomniano, uczenie maszynowe ma wiele zastosowań.

• Wizja komputerowa: stosowana w wykrywaniu usterek i pojazdach autonomicznych.
• Rozpoznawanie obrazu: Przykładem jest Identyfikator twarzy Apple system rozpoznawania.
• Bioinformatyka do analizy wzorców DNA.
• Diagnoza medyczna.
• Rekomendacja produktu.
• Analiza predykcyjna.
• Segmentacja rynku, grupowanie i analiza.

To tylko kilka typowych zastosowań uczenia maszynowego, ale jest ich o wiele więcej, a w przyszłości będzie ich jeszcze więcej.

Zastosowania przetwarzania języka naturalnego

Chociaż przetwarzanie języka naturalnego (NLP) ma specyficzne zastosowania, współczesne, rzeczywiste przypadki użycia dotyczą uczenia maszynowego.

• Zakończenie zdanie.
• Inteligentni asystenci, tacy jak Alexa, Siri i Asystent Google.
• Chatboty oparte na NLP.
• Filtrowanie poczty e-mail i wykrywanie spamu.
• Tłumaczenie językowe.
• Analiza sentymentów i klasyfikacja tekstów.
• Podsumowanie tekstu.
• Porównanie tekstu: można to znaleźć w asystentach gramatycznych, takich jak Gramatyka i schematy oceniania teoretycznego oparte na sztucznej inteligencji.
• Rozpoznawanie jednostek nazwanych w celu wydobywania informacji z tekstów.

Podobnie jak w przypadku uczenia maszynowego, przetwarzanie języka naturalnego ma obecnie wiele zastosowań, ale w przyszłości ich zastosowanie będzie znacznie szersze.

Uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego są ze sobą powiązane

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i uczenie maszynowe (ML) mają ze sobą wiele wspólnego, a jedynie kilka różnic dotyczy przetwarzanych danych. Wiele osób błędnie uważa, że ​​są one synonimami, ponieważ większość dostępnych obecnie produktów do uczenia maszynowego korzysta z modeli generatywnych. Nie mogą one działać bez udziału człowieka za pośrednictwem instrukcji tekstowych lub mówionych.